package com.sky.service.impl;

import com.sky.dto.GoodsSalesDTO;
import com.sky.entity.Orders;
import com.sky.mapper.OrderMapper;
import com.sky.mapper.ReportMapper;
import com.sky.mapper.UserMapper;
import com.sky.service.ReportService;
import com.sky.service.WorkspaceService;
import com.sky.vo.*;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.servlet.ServletOutputStream;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.time.LocalDate;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.LocalTime;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
@Slf4j
public class ReportServiceImpl implements ReportService {

    @Autowired
    private ReportMapper reportMapper;

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Autowired
    private WorkspaceService workspaceService;

    /**
     * 统计营业额
     * @param begin
     * @param end
     * @return
     */
    @Override
    public TurnoverReportVO getTurnoverStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {
        // 前端传来的数据是一个时间区间 将这个区间划分为一天一天的  按照天来进行查询数据 并返回
        // 创建集合 封装划分后的时间
        List<LocalDate> dateArrayList = new ArrayList<>();
        // 遍历并划分时间
        LocalDate current = begin;
        while (!current.equals(end)) {
            // 先将第一天的数据存入集合
            dateArrayList.add(current);
            // 将这个时间往后推一天后 再进行存入
            current = current.plusDays(1);
        }
        dateArrayList.add(end);

        // 将日期集合转化为字符串
        String dateList = StringUtils.join(dateArrayList, ",");
        dateList = replaceStr(dateList);

        List<Double> turnoverArrayList = new ArrayList<>();
        for (LocalDate localDate : dateArrayList) {
            // 通过of方法 将日期拼接上每天的 最早时间 和 最晚 时间 生成一个完整的日期时间对象
            LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MIN);
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MAX);

            // 将参数封装到map集合中
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            map.put("status", Orders.COMPLETED);
            map.put("begin", beginTime);
            map.put("end", endTime);

            // 调用mapper
            Double orderAmount = reportMapper.selectTurnover(map);
            if (orderAmount == null) {
                orderAmount = 0.0;
            }
            turnoverArrayList.add(orderAmount);
        }
        String turnoverList = StringUtils.join(turnoverArrayList, ",");

        TurnoverReportVO turnoverReportVO = new TurnoverReportVO();
        turnoverReportVO.setDateList(dateList);
        turnoverReportVO.setTurnoverList(turnoverList);
        return turnoverReportVO;
    }

    /**
     * 统计用户数量
     * @param begin
     * @param end
     * @return
     */
    @Override
    public UserReportVO getUserStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {
        // 定义集合 用于存储 按照一天一天的划分后的时间
        List<LocalDate> dateArrayList = new ArrayList<>();
        // 用于存储每一天 创建的新用户的数量
        List<Long> newArrayList = new ArrayList<>();
        // 用于存储每一天对应的系统中用户总数量
        List<Long> totalArrayList = new ArrayList<>();

        // 遍历传入的时间区间 并且将他们按 一天一天的划分
        LocalDate current = begin;
        while (!current.equals(end)) {
            dateArrayList.add(current);
            current = current.plusDays(1);
        }
        dateArrayList.add(end);

        // 遍历划分好的时间 然后获取当天的最早时间 和 最晚时间
        for (LocalDate localDate : dateArrayList) {
            // 获取每一天的最早时间和最晚时间
            LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MIN);
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MAX);

            // 查询当天的新建用户数量
            Long newUserCount = getUserCount(beginTime, endTime);
            newArrayList.add(newUserCount); // 查询出后放入集合中

            // 查询截至至现在的总用户数量
            Long totalUserCount = getUserCount(beginTime, null);
            totalArrayList.add(totalUserCount);
        }
        // 将统计好的数据集合转为字符串
        String dateList = StringUtils.join(dateArrayList, ",");
        String totalUserList = StringUtils.join(totalArrayList, ",");
        String newUserList = StringUtils.join(newArrayList, ",");

        // 封装数据 并返回
        UserReportVO userReportVO = new UserReportVO();
        userReportVO.setDateList(dateList);
        userReportVO.setTotalUserList(totalUserList);
        userReportVO.setNewUserList(newUserList);
        return userReportVO;
    }

    /**
     * 根据传入的时间区间参数 去用户表中查询创建用户的时间在区间之内的个数
     * @param beginTime
     * @param endTime
     * @return
     */
    private Long getUserCount(LocalDateTime beginTime, LocalDateTime endTime) {
        // 将参数封装至map集合
        Map<String, Object> queryParam = new HashMap<>();
        queryParam.put("beginTime", beginTime);
        queryParam.put("endTime", endTime);

        // 根据条件查询出符合条件的用户个数
        Long count = userMapper.selectCountByMap(queryParam);
        // 判断 如果用户为空 则个数为0
        if (count == null) {
            count = 0L;
        }
        return count;
    }

    /**
     * 统计订单数量
     * @param begin
     * @param end
     * @return
     */
    @Override
    public OrderReportVO getOrderStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {
        // 定义集合 用于存储 按照一天一天的划分后的时间
        List<LocalDate> dateArrayList = new ArrayList<>();
        List<Long> orderCountList = new ArrayList<>();
        List<Long> validOrderCountList = new ArrayList<>();

        // 遍历传入的时间区间 并且将他们按 一天一天的划分
        LocalDate current = begin;
        while (!current.equals(end)) {
            dateArrayList.add(current);
            current = current.plusDays(1);
        }
        dateArrayList.add(end);

        Long totalOrderCount = 0L;  // 订单总数
        Long validOrderCount = 0L;  // 有效订单总数
        for (LocalDate localDate : dateArrayList) {
            LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MIN);
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MAX);

            // 每日订单数
            Long orderCount = getOrderCount(beginTime, endTime, null);
            totalOrderCount += orderCount; // 累加每天的订单数 求得 订单总数
            orderCountList.add(orderCount); // 存入每日订单数集合中

            // 每日有效订单数
            Long validCount = getOrderCount(beginTime, endTime, Orders.COMPLETED);
            validOrderCount += validCount; // 累加每天的有效订单数 求得 有效订单总数
            validOrderCountList.add(validCount); // 存入每日有效订单数集合中
        }

        // 求订单完成率
        Double orderCompletionRate = 1.0 * validOrderCount / totalOrderCount;

        OrderReportVO orderReportVO = new OrderReportVO();
        orderReportVO.setDateList(StringUtils.join(dateArrayList, ","));
        orderReportVO.setOrderCountList(StringUtils.join(orderCountList, ","));
        orderReportVO.setValidOrderCountList(StringUtils.join(validOrderCountList, ","));
        orderReportVO.setTotalOrderCount(totalOrderCount.intValue());
        orderReportVO.setValidOrderCount(validOrderCount.intValue());
        orderReportVO.setOrderCompletionRate(orderCompletionRate);

        return orderReportVO;
    }

    /**
     * 统计销量前十
     * @param begin
     * @param end
     * @return
     */
    @Override
    public SalesTop10ReportVO getTop10(LocalDate begin, LocalDate end) {
        // 根据时间区间条件 查询订单为已完成的订单销量
        List<GoodsSalesDTO> goodsSalesDTOS = orderMapper.selectCountTop10(begin, end);
        // 构建结合 用于存储统计后的数量
        List<String> names = new ArrayList<>();
        List<Integer> counts = new ArrayList<>();

        // 遍历查询出的数据 并存入统计集合中
        for (GoodsSalesDTO goods : goodsSalesDTOS) {
            names.add(goods.getName());
            counts.add(goods.getNumber());
        }

        // 封装数据 并将集合转换为字符串 元素用,号分隔
        SalesTop10ReportVO salesTop10ReportVO = new SalesTop10ReportVO();
        salesTop10ReportVO.setNameList(StringUtils.join(names, ","));
        salesTop10ReportVO.setNumberList(StringUtils.join(counts, ","));

        return salesTop10ReportVO;
    }

    @Override
    public void exportData(HttpServletResponse response) {
        // 动态获取输入流
        InputStream is = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("template\\运营数据报表模板.xlsx");

        try {
            // 获得excel对象
            XSSFWorkbook excel = new XSSFWorkbook(is);

            // 获取需要导出数据的区间 30天之前 到昨天
            LocalDate begin = LocalDate.now().minusDays(30);    // 30天之前
            LocalDate end = LocalDate.now().minusDays(1);    // 昨天

            // 获取整个时间区间的精确时间 包含了时分秒的时间
            LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(begin, LocalTime.MIN);
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(end, LocalTime.MAX);
            // 根据精确时间 查询出当前时间区间内的数据
            BusinessDataVO businessData = workspaceService.getBusinessData(beginTime, endTime);

            // 操作数据
            // 获取工作表对象
            XSSFSheet sheet = excel.getSheetAt(0);
            // 获取模板表格中的时间一行 并填入时间区间
            sheet.getRow(1).getCell(1).setCellValue(begin + " 至 " + end);

            // 插入概览数据
            // 获取概览数据的数据所在行
            XSSFRow row = sheet.getRow(3);
            // 分别填入 概览数据第一行中的3项数据
            row.getCell(2).setCellValue(businessData.getTurnover());    // 营业额
            row.getCell(4).setCellValue(businessData.getOrderCompletionRate());//订单完成率
            row.getCell(6).setCellValue(businessData.getNewUsers());// 新增用户数

            row = sheet.getRow(4);
            row.getCell(2).setCellValue(businessData.getValidOrderCount());
            row.getCell(4).setCellValue(businessData.getUnitPrice());

            // 插入明细数据 30天 进行循环
            for (int i = 0; i < 30; i++) {
                // 获取明细数据的时间区间
                LocalDate localDate = begin.plusDays(i); // 第一次循环 往前推0天 也就是30天之前 时间区间的第一天
                // 根据当天的日期时间localDate 获取到当天的最小时间到最大时间 也就是当天 00:00 到 23:59
                BusinessDataVO detailData = workspaceService.getBusinessData(LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MIN), LocalDateTime.of(localDate, LocalTime.MAX));

                // 动态获取明细数据的每一行
                XSSFRow detailRow = sheet.getRow(7 + i);
                // 获取每一行中的每个单元格 并填入数据
                detailRow.getCell(1).setCellValue(localDate.toString());
                detailRow.getCell(2).setCellValue(detailData.getTurnover());
                detailRow.getCell(3).setCellValue(detailData.getValidOrderCount());
                detailRow.getCell(4).setCellValue(detailData.getOrderCompletionRate());
                detailRow.getCell(5).setCellValue(detailData.getUnitPrice());
                detailRow.getCell(6).setCellValue(detailData.getNewUsers());
            }


            // 通过响应对象 获取输出流 将文件下载至用户端
            ServletOutputStream os = response.getOutputStream();
            excel.write(os);

            os.flush();
            is.close();
            excel.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }


    /**
     * 定义公共方法 调用mapper 根据时间或状态得出订单的数量
     * @param beginTime
     * @param endTime
     * @param status
     * @return
     */
    private Long getOrderCount(LocalDateTime beginTime, LocalDateTime endTime, Integer status) {
        // 将条件封装至map集合
        Map<String, Object> queryParam = new HashMap<>();
        queryParam.put("beginTime", beginTime);
        queryParam.put("endTime", endTime);
        queryParam.put("status", status);

        // 调用mapper查询满足条件的订单数量
        Long count = orderMapper.selectCountByMap(queryParam);
        // 如果为空 则把值设为0
        if (count == null) {
            count = 0L;
        }
        return count;
    }

    /**
     * 用于将日期字符串2023-05-01的格式 去掉年份 变为 05-01的格式
     * @param oldStr
     * @return
     */
    private String replaceStr(String oldStr) {
        List<String> newStr = Arrays.stream(oldStr.split(",")).map(s -> {
            return s.substring(5);
        }).collect(Collectors.toList());
        return StringUtils.join(newStr, ",");
    }
}
